Денис Салтыков

Руководитель практики повышения операционной эффективности, бизнес-архитектор
ГК «КОРУС Консалтинг»

Выступал в роли консультанта или эксперта при внедрении ERP-систем на платформах 1С, SAP и Microsoft Dynamics AX на предприятиях различных типов и отраслей: машино- и приборостроение, пищевое производство, производство строительных материалов, материалов для ремонта и отделки, FMCG-сектор.

Лишний товар на складе — это замороженные деньги, дорогие кредиты и перегруженные склады. Но если запаса мало, компания теряет продажи. Чтобы не попадать в эти крайности, важно правильно управлять запасами.

В статье — конкретный приём, который поможет держать запасы в балансе.

Занимаясь поиском вариантов оптимизации товарных запасов у наших клиентов, мы часто наблюдаем следующую картину. Заказчик, проповедуя категорийный подход, использует абсолютно одинаковые правила пополнения запасов для всех SKU внутри товарной категории. Чаще всего это выражается в наличии очень простых бизнес-правил, например: «По категории «X» мы поддерживаем запас на 30 дней, а по категории «Y» на 60 дней».

Термин «категория» может быть заменен на термин «бренд» или «поставщик». Основной сути дела это не меняет. Важно, что в этом подходе скрывается большая неэффективность, но, одновременно с этим, огромный потенциал для оптимизации товарных запасов.

За более чем 20 лет работы с запасами, мы сформировали собственный набор бизнес-логики, которая показывает прекрасный результат на практике. Суть его в том, что операционные свойства SKU крайне значимы для определения политик управления запасами SKU. Мы используем минимум 2 способа операционной классификации номенклатуры – ABC и FMR. В этой статье речь пойдет о том, как использовать знания об ABC-классах номенклатур для правильного определения оборотного запаса:

В соответствии с категорийным подходом, менеджментом принято решение держать запасы товаров товарной категории «Х» на 36 дней продаж. Предположим, также, что вся номенклатура, относящаяся к данной товарной категории, была проклассифицирована по ABC. SKU класса «A» в сумме дают 50% продаж, SKU класса «B» – 30% продаж, SKU класса «C» – 20% продаж (см. Таблицу 1, Колонку 3). Какой можно сделать вывод, глядя на данные ниже?

Наверное, вы предположите, что по товарам класса «A» у нас 4 дня лишнего запаса, что составляет 5 000 000 руб., по товарам класса «B» и «C» у нас по 2 дня лишнего запаса, что дает соответственно 1 000 000 и 2 000 000 руб. На фоне общего объема годовых продаж, даже на фоне нормативного объема запаса – цифры на грани погрешности (см. Таблицу 2, Колонки 6 и 7):

Таблица 1.

Таблица 2.

Проблема не в текущих цифрах, а в базовой установке, что все SKU по товарной категории «X» должны быть на складе с запасом на 36 дней. Правильнее устанавливать величину товарного запаса в днях в соответствии с ABC-классом.

Например, вот так (см. Таблицу 3, Колонку 6):

Таблица 3.

Посмотрите: есть четкая закономерность — чем большую долю SKU занимает в обороте компании, тем меньшее количество дней запаса предлагается держать на складе. В абсолютном значении целевой запас по ABC-классам стал более равномерным (см. Таблицу 3, Колонку 7), но в относительном он перегруппировался: 18 дней вместо 36 по SKU класса A, 27 дней вместо 36 по SKU класса B, и 48 дней вместо 36 по SKU класса C.

Мы видим, что в этом случае излишки запаса уже не «жалкие» 8 000 000 руб., а вполне себе ощутимые 33 833 333 руб (см. Таблицу 3, Колонку 8). При этом если анализировать выявленные излишки в разрезе ABC-классов, то по SKU класса «С» мы наблюдаем даже легкий дефицит запаса. Конечно, он не приведет к снижению уровня сервиса, но он влечет за собой транзакционные издержки, вызванные слишком частыми закупками позиций, которых много и которые дают очень малую долю в общем обороте (см. Таблицу 4, Колонку 6). Поступление каждой из них должно быть обработано складом, посчитано, помещено на полку:

Таблица 4.

Новое целевое значение запаса приводит нас к тому, что закупка позиций «А» и «В» классов происходит чаще, чем ранее, но за счет позиций класса С мы наблюдаем положительный перевес в сторону сокращения общего числа размещаемых строк заказов (9057 против 9614, см. Таблицу 4, Колонку 9).

Все расчеты с формулами доступны в формате таблицы MS Excel, ее можно скачать прямо здесь:

Посмотреть на запасы в разрезе ABC-классов – это один из самых простых приемов выявления их неэффективности. Если у вас одинаковая оборачиваемость в разрезе ABC – это первое, что нужно изменить для получения быстрого эффекта.

Этот подход не только сокращает запасы, но и оптимизирует транзакционные издержки на размещение заказов поставщику. Меньше строк поступлений будет нужно обрабатывать для размещения на складе.

Во всех выкладках действует одна важная оговорка – все товарные позиции управляются по складской стратегии (то есть нет риска создать запас невостребованного неликвида), а запас в днях не превышает допустимый остаточный срок хранения.

Пример никак не учитывает наличие неснижаемого запаса, выполняющего роль страхового. Но даже с ним подход не сильно поменяется, повествование сводится к тому, что таким образом через ABC мы управляем именно оборотной частью запаса. А как управлять страховым и при чем тут другой вид классификации – FMR, я напишу в следующий раз.

В реальной жизни одна и та же товарная позиция может иметь разное значение ABC-класса на разных складах отгрузки. В этом случае аналитику оборачиваемости и товарного запаса нужно выполнять в разрезе складов. Базовый подход при этом остается неизменным.